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대한민국 지도를 그려주세요.
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죄송합니다만, 제가 인터넷에 접근할 수 없어 실시간 지도 데이터를 불러올 수 없습니다. 그러나 간단한 대한민국의 지도 형태를 matplotlib 라이브러리를 사용하여 그려볼 수는 있습니다. 이 지도는 대략적인 형태만을 나타내며, 정확하지 않을 수 있습니다.

그렇게 해도 괜찮으시겠습니까?

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python
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Create a simple approximation of South Korea's map # The coordinates are normalized and simplified x = np.array([0, 1, 3, 4, 4, 3, 5, 5, 4, 2, 0, 0]) y = np.array([0, 1, 1, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 5, 0]) # Create the plot plt.figure(figsize=(8, 12)) plt.fill(x, y, 'b-', alpha=0.6, label="대한민국") plt.title("대한민국 지도 (간략화)") plt.xlabel("X 좌표") plt.ylabel("Y 좌표") plt.grid(True) plt.legend() plt.axis('equal') plt.show()
STDOUT/STDERR
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 45824 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 54620 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 48124 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 44397 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 51648 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 46020 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 44036 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 47029 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 54868 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 51340 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:240: RuntimeWarning: Glyph 54364 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 51340 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 54364 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 45824 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 54620 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 48124 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 44397 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 51648 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 46020 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 44036 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 47029 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:203: RuntimeWarning: Glyph 54868 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)

한글 텍스트가 제대로 표시되지 않았네요. 그러나 대한민국의 대략적인 지도 형태를 그려보았습니다. 이 지도는 매우 단순화된 형태이며, 정확한 지리적 정보를 제공하지는 않습니다.

다른 질문이나 요청 사항이 있으시면 알려주세요!

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지도의 모습이 엉망이군요.
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죄송합니다. 간단한 예시를 만들려고 했으나, 결과가 부정확했습니다. 정확한 지도 데이터 없이 대한민국의 지도를 그리는 것은 어렵습니다. 다른 질문이나 요청 사항이 있으시면 언제든지 알려주세요.

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gadm36_KOR_shp.zip
Zip Archive
이것을 이용해서 그려보세요.
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감사합니다. 업로드하신 파일을 이용하여 대한민국의 지도를 그려보겠습니다. 먼저, ZIP 파일을 압축 해제하고 내용을 확인해 보겠습니다.

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python
import zipfile import os # Define the path to the uploaded ZIP file and the extraction directory zip_file_path = '/mnt/data/gadm36_KOR_shp.zip' extract_dir = '/mnt/data/gadm36_KOR_shp/' # Create the extraction directory if it doesn't exist if not os.path.exists(extract_dir): os.makedirs(extract_dir) # Unzip the file with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(extract_dir) # List the contents of the extraction directory extracted_files = os.listdir(extract_dir) extracted_files
RESULT
['gadm36_KOR_0.cpg',
 'gadm36_KOR_0.dbf',
 'gadm36_KOR_0.prj',
 'gadm36_KOR_0.shp',
 'gadm36_KOR_0.shx',
 'gadm36_KOR_1.cpg',
 'gadm36_KOR_1.dbf',
 'gadm36_KOR_1.prj',
 'gadm36_KOR_1.shp',
 'gadm36_KOR_1.shx',
 'gadm36_KOR_2.cpg',
 'gadm36_KOR_2.dbf',
 'gadm36_KOR_2.prj',
 'gadm36_KOR_2.shp',
 'gadm36_KOR_2.shx',
 'license.txt']

압축 해제된 파일 중에는 여러 레벨의 지리적 정보를 담고 있는 .shp, .shx, .dbf, .prj, .cpg 파일들이 있습니다. 이 파일들을 이용하여 대한민국의 지도를 그려보겠습니다.

이 파일들 중 어떤 레벨의 지리적 정보를 사용하여 지도를 그릴까요? 가능한 레벨은 0, 1, 2입니다. 레벨 0은 국가 전체를, 레벨 1은 주나 도를, 레벨 2는 더 세부적인 지역을 나타냅니다.

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각각이 무엇인지 자세히 설명해주세요.
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Shapefile 데이터의 레벨은 지리적 단위의 세부 정도를 나타냅니다. 일반적으로 다음과 같은 방식으로 이해할 수 있습니다:

  • 레벨 0: 국가 수준의 지도. 이 레벨에서는 대한민국의 전체적인 윤곽만을 볼 수 있습니다.

  • 레벨 1: 주나 도 수준의 지도. 이 레벨에서는 대한민국 내의 주나 도의 경계를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 경기도, 전라남도, 부산 등의 지역 경계를 확인할 수 있습니다.

  • 레벨 2: 더 세부적인 지역 수준의 지도. 이 레벨에서는 시, 군, 구 등의 경계까지 볼 수 있습니다. 예를 들어, 서울 내의 강남구, 강동구 등의 구 경계를 확인할 수 있습니다.

각 레벨에 따라 지도의 세부 정보가 달라집니다. 어떤 레벨의 지도를 그려드릴까요?

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레벨2로 해주세요
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python
import geopandas as gpd # Load the shapefile for level 2 shapefile_path = os.path.join(extract_dir, 'gadm36_KOR_2.shp') gdf = gpd.read_file(shapefile_path) # Plot the shapefile plt.figure(figsize=(10, 15)) gdf.boundary.plot(color='blue') plt.title('South Korea Map (Level 2)') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show()

레벨 2에 해당하는 대한민국의 지도를 그렸습니다. 이 지도에서는 시, 군, 구 등의 경계까지 표시되어 있습니다.

더 궁금한 점이나 추가적으로 원하시는 내용이 있으시면 알려주세요!

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보더라인을 얇게 해주세요
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python
# Plot the shapefile with a thinner boundary line plt.figure(figsize=(10, 15)) gdf.boundary.plot(color='blue', linewidth=0.5) plt.title('South Korea Map (Level 2)') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show()

보더라인을 더 얇게 그려 대한민국의 레벨 2 지도를 다시 표시했습니다. 이렇게 하면 세부적인 지역 경계가 더 잘 보일 것입니다.

더 궁금한 점이나 추가로 원하시는 내용이 있으면 언제든지 알려주세요!

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보더를 1/10 수준의 굵기로 해주세요
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python
# Plot the shapefile with a much thinner boundary line (1/10 of the original thickness) plt.figure(figsize=(10, 15)) gdf.boundary.plot(color='blue', linewidth=0.05) plt.title('South Korea Map (Level 2)') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show()

보더라인을 원래의 1/10 수준의 굵기로 설정하여 대한민국의 레벨 2 지도를 다시 그렸습니다.

더 궁금한 것이나 추가로 원하시는 내용이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다!

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국토교통부_전국 버스정류장 위치정보_20221012.zip
Zip Archive
데이터를 확인해보세요.
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python
# Define the path to the newly uploaded ZIP file and the extraction directory new_zip_file_path = '/mnt/data/국토교통부_전국 버스정류장 위치정보_20221012.zip' new_extract_dir = '/mnt/data/bus_station_info/' # Create the extraction directory if it doesn't exist if not os.path.exists(new_extract_dir): os.makedirs(new_extract_dir) # Unzip the file with zipfile.ZipFile(new_zip_file_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(new_extract_dir) # List the contents of the extraction directory new_extracted_files = os.listdir(new_extract_dir) new_extracted_files
RESULT
['2022│Γ_└ⁿ▒╣╣÷╜║┴ñ╖∙└σ └º─í┴ñ║╕_╡Ñ└╠┼═.csv',
 '2022│Γ_└ⁿ▒╣╣÷╜║┴ñ╖∙└σ_└º─í┴ñ║╕_╡Ñ└╠┼═_╝│╕φ.xlsx']

새로 업로드하신 파일을 성공적으로 압축 해제했습니다. 그러나 파일 이름이 제대로 표시되지 않는 것 같습니다. 이는 인코딩 문제일 가능성이 높습니다.

압축 해제된 폴더에는 다음과 같은 두 개의 파일이 있습니다:

  1. CSV 파일
  2. XLSX 파일

어느 파일을 먼저 살펴보시겠습니까?

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2
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python
import pandas as pd # Attempt to load the XLSX file xlsx_file_path = os.path.join(new_extract_dir, new_extracted_files[1]) # Read the XLSX file into a Pandas DataFrame try: bus_station_df = pd.read_excel(xlsx_file_path) except Exception as e: error_message = str(e) # Show the first few rows of the DataFrame or the error message if reading fails bus_station_df.head() if 'bus_station_df' in locals() else error_message
RESULT
       Unnamed: 0 Unnamed: 1 Unnamed: 2 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5  \
0  테이블한글명 : 정류장정보        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   
1   테이블영문명 : node        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   
2             NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   
3             seq  Field 영문명  Field 한글명  Data Type       Size         NN   
4               1    NODE_ID     정류장 ID   VARCHAR2         30          Y   

  Unnamed: 6 Unnamed: 7 Unnamed: 8  
0        NaN        NaN  * 필수 ? 중요  
1        NaN        NaN        NaN  
2        NaN        NaN        NaN  
3        Key        NaN        NaN  
4         PK          *        NaN  

데이터의 처음 몇 줄이 메타데이터와 테이블 스키마에 관한 정보로 보입니다. 실제 버스 정류장 데이터는 다른 부분에 위치할 가능성이 높습니다.

데이터의 다른 부분도 살펴보겠습니다.

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python
# Skip the initial rows that contain metadata and schema information and read the actual data try: bus_station_df = pd.read_excel(xlsx_file_path, skiprows=5) preview_data = bus_station_df.head() except Exception as e: error_message = str(e) # Show the first few rows of the DataFrame or the error message if reading fails preview_data if 'preview_data' in locals() else error_message
RESULT
   1         NODE_ID             정류장 ID  VARCHAR2    30   Y  PK  *  Unnamed: 8
0  2         NODE_NM             정류장 명칭  VARCHAR2   100 NaN NaN  *         NaN
1  3        GPS_LATI  GPS 위도(WGS84 위경도)    NUMBER  11,8 NaN NaN  *         NaN
2  4        GPS_LONG  GPS 경도(WGS84 위경도)    NUMBER  11,8 NaN NaN  *         NaN
3  5   COLLECTD_TIME             정보수집일시      DATE   NaN NaN NaN  *         NaN
4  6  NODE_MOBILE_ID     모바일(ARS)/단축 ID  VARCHAR2    10 NaN NaN  ?         NaN

아직도 실제 버스 정류장 데이터를 찾지 못했습니다. 보이는 것은 여전히 데이터 스키마에 대한 정보입니다.

데이터 파일을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 데이터의 총 행 수와 일부 중간 지점에서의 데이터를 확인해 볼까요?

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실제 버스정류장 데이터는 csv에 있다. csv에는 20만건에 해당하는 버스정류장 데이터가 있고, 위도 경도 정보도 함께 있어. 위도 경도를 아까 얇은 보더라인으로 그린 대한민국의 지도에 보더라인 굵기만큼의 크기의 점(Point)으로 찍어줘. 점의 색은 검정색으로 해주고 불투명도는 10%수준으로 해줘. Let's think step by step
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데이터 처리와 지도 그리기를 위한 몇 단계의 작업이 필요합니다. 다음과 같이 진행해보겠습니다:

  1. CSV 파일 읽기: 우선 CSV 파일을 읽어 버스 정류장 데이터를 살펴보겠습니다.
  2. 데이터 필터링: 20만 건의 데이터 중에서 위도와 경도 정보가 있는 데이터만 필터링하겠습니다.
  3. 지도 위에 점 표시: 아까 그린 대한민국 지도 위에 검정색 점으로 버스 정류장 위치를 표시하겠습니다. 점의 크기는 보더라인의 굵기와 동일하게, 불투명도는 10%로 설정하겠습니다.

먼저 첫 번째 단계, CSV 파일을 읽어보겠습니다.

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python
# Attempt to load the CSV file csv_file_path = os.path.join(new_extract_dir, new_extracted_files[0]) # Read the CSV file into a Pandas DataFrame (preview the first few rows) try: bus_station_csv_df = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='cp949') # Encoding might be specific to the file csv_preview_data = bus_station_csv_df.head() except Exception as e: csv_error_message = str(e) # Show the first few rows of the DataFrame or the error message if reading fails csv_preview_data if 'csv_preview_data' in locals() else csv_error_message
RESULT
"'cp949' codec can't decode byte 0xec in position 19: illegal multibyte sequence"

CSV 파일을 읽는 과정에서 인코딩 문제가 발생했습니다. 다른 인코딩 방식을 시도해보겠습니다.

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python
# Try reading the CSV file with a different encoding try: bus_station_csv_df = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='utf-8') # Try UTF-8 encoding csv_preview_data = bus_station_csv_df.head() except Exception as e: csv_error_message = str(e) # Show the first few rows of the DataFrame or the error message if reading fails csv_preview_data if 'csv_preview_data' in locals() else csv_error_message
RESULT
          정류장번호     정류장명         위도          경도          정보수집일시  모바일단축번호  \
0  ASB214010001  석근2리 입구  36.935731  127.043094  20221012050123  10001.0   
1  ASB214015410  석근2리 입구  36.935633  127.043204  20221012050123  15410.0   
2  ASB214015456     오성슈퍼  36.951671  127.052784  20221012050123  15456.0   
3  ASB214015459   팽성초교입구  36.952036  127.053031  20221012050123  15459.0   
4  ASB214015461    대사리입구  36.944598  127.053092  20221012050123  15461.0   

    도시코드  도시명 관리도시명  
0  34040  아산시    아산  
1  34040  아산시    아산  
2  34040  아산시    아산  
3  34040  아산시    아산  
4  34040  아산시    아산  

CSV 파일을 성공적으로 읽었습니다. 데이터에는 다음과 같은 칼럼이 있습니다:

  • 정류장번호: 버스 정류장의 고유 번호
  • 정류장명: 버스 정류장의 이름
  • 위도: 버스 정류장의 위도 정보
  • 경도: 버스 정류장의 경도 정보
  • 정보수집일시: 정보 수집 날짜와 시간
  • 모바일단축번호: 모바일에서 사용되는 단축 번호
  • 도시코드: 도시의 고유 코드
  • 도시명: 도시의 이름
  • 관리도시명: 관리되는 도시의 이름

다음 단계는 이 데이터에서 위도와 경도 정보가 있는 데이터만을 필터링하는 것입니다. 이 작업을 진행하겠습니다.

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# Filter the data to include only rows with valid latitude and longitude information filtered_bus_station_df = bus_station_csv_df.dropna(subset=['위도', '경도']) # Show the number of rows remaining after filtering and preview the first few rows remaining_rows = len(filtered_bus_station_df) preview_filtered_data = filtered_bus_station_df.head() remaining_rows, preview_filtered_data
RESULT
(196009,
           정류장번호     정류장명         위도          경도          정보수집일시  모바일단축번호  \
 0  ASB214010001  석근2리 입구  36.935731  127.043094  20221012050123  10001.0   
 1  ASB214015410  석근2리 입구  36.935633  127.043204  20221012050123  15410.0   
 2  ASB214015456     오성슈퍼  36.951671  127.052784  20221012050123  15456.0   
 3  ASB214015459   팽성초교입구  36.952036  127.053031  20221012050123  15459.0   
 4  ASB214015461    대사리입구  36.944598  127.053092  20221012050123  15461.0   
 
     도시코드  도시명 관리도시명  
 0  34040  아산시    아산  
 1  34040  아산시    아산  
 2  34040  아산시    아산  
 3  34040  아산시    아산  
 4  34040  아산시    아산  )

데이터 필터링이 완료되었습니다. 총 196,009개의 버스 정류장에 대한 위도와 경도 정보가 있습니다.

이제 이 정보를 사용하여 아까 그린 대한민국 지도 위에 버스 정류장 위치를 표시하겠습니다. 점의 크기는 보더라인의 굵기와 동일하게 하고, 불투명도는 10%로 설정하겠습니다. 작업을 시작하겠습니다.

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python
# Plot the South Korea map with level 2 boundaries and bus station locations plt.figure(figsize=(10, 15)) # Plot the country boundaries with a thin line gdf.boundary.plot(color='blue', linewidth=0.05, ax=plt.gca()) # Plot the bus station locations as points plt.scatter(filtered_bus_station_df['경도'], filtered_bus_station_df['위도'], c='black', alpha=0.1, s=0.05) # Set title and labels plt.title('South Korea Map with Bus Stations (Level 2)') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show()

대한민국의 레벨 2 지도 위에 196,009개의 버스 정류장 위치를 검정색 점으로 표시했습니다. 점의 크기는 보더라인의 굵기와 동일하며, 불투명도는 10%로 설정되어 있습니다.

더 궁금한 점이나 추가로 원하시는 내용이 있으면 알려주세요!

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지도의 크기가 아주 작구나. 크게 그려주세요.
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python
# Plot the South Korea map with level 2 boundaries and bus station locations in a larger size plt.figure(figsize=(20, 30)) # Plot the country boundaries with a thin line gdf.boundary.plot(color='blue', linewidth=0.05, ax=plt.gca()) # Plot the bus station locations as points plt.scatter(filtered_bus_station_df['경도'], filtered_bus_station_df['위도'], c='black', alpha=0.1, s=0.05) # Set title and labels plt.title('South Korea Map with Bus Stations (Level 2)') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show()

지도의 크기를 더 크게 조정하여 대한민국 레벨 2 지도와 버스 정류장 위치를 다시 그렸습니다.

더 궁금한 점이나 추가로 원하시는 내용이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다!

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크기가 같다.
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죄송합니다. 점의 크기에 대한 설정이 반영되지 않았습니다. 다시 한 번 크게 그려보겠습니다.

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# Increase the size of the points for better visibility plt.figure(figsize=(20, 30)) # Plot the country boundaries with a thin line gdf.boundary.plot(color='blue', linewidth=0.05, ax=plt.gca()) # Plot the bus station locations as points with increased size plt.scatter(filtered_bus_station_df['경도'], filtered_bus_station_df['위도'], c='black', alpha=0.1, s=10) # Set title and labels plt.title('South Korea Map with Bus Stations (Level 2)') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show()

이번에는 지도와 버스 정류장 위치의 점 크기를 더 크게 설정하여 그렸습니다.

더 궁금한 점이나 추가로 원하시는 내용이 있으면 알려주세요!

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Latitude 32.5 이하는 나올 필요가 없어. Longitude 120이하는 나올 필요가 없어.
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# Filter the geographical extent based on the given latitude and longitude constraints filtered_bus_station_df = filtered_bus_station_df[(filtered_bus_station_df['위도'] > 32.5) & (filtered_bus_station_df['경도'] > 120)] # Plot the map and bus station locations with the specified geographical extent plt.figure(figsize=(20, 30)) # Plot the country boundaries within the specified geographical extent gdf_filtered = gdf.cx[120:, 32.5:] gdf_filtered.boundary.plot(color='blue', linewidth=0.05, ax=plt.gca()) # Plot the bus station locations as points within the specified geographical extent plt.scatter(filtered_bus_station_df['경도'], filtered_bus_station_df['위도'], c='black', alpha=0.1, s=10) # Set title and labels plt.title('Filtered South Korea Map with Bus Stations (Level 2)') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show()

위도가 32.5 이상이고 경도가 120 이상인 지역만을 포함하여 대한민국의 레벨 2 지도와 버스 정류장 위치를 다시 그렸습니다.

더 궁금한 점이나 추가로 원하시는 내용이 있으면 알려주세요!

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